Bir Ofis Katının Yapay Zeka Destekli Doğal & Yapay Hibrid Aydınlatma Kontrolü

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK-ELEKTRONİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: FARHAD ABDULLAYEV

Danışman: İsmail Kıyak

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Meteorolojik hava koşulları mevsimlere bakılmaksızın bölgesel olarak ani değişiklikler (bulut hareketleri, toz) gösterebilir. Bu çalışmada, hem algılanan sensörler hem de ulusal meteorolojik verilerin karşılaştırılması sonucunda kontrol çıktıları üretilmiştir, böylece geçici (ani bölgesel değişim) gökyüzü hareketleri sistemde hızlı değişikliklere neden olmaz. Yapay zeka destekli tasarım, hafif boru (LP) ve LED hibrid aydınlatma sistemi gerçek zamanlı uygulama kontrol etmek için modellenmiştir. Bu çalışmanın diğerlerinden farkı, tüm doğal ışık girişlerinin kullanılmasıdır. Işık boruları ve pencerelerden giren doğal ışık miktarı ile ortamda gerekli aydınlatma seviyesini sağlayan çok girişli, çok çıkışlı yapay sinir ağı (MİMO ANN) yapısına sahip yapay aydınlatma armatürlerini kullanmak için bir sistem geliştirilmiştir. Tüm alan doğal ışık girişlerine göre bölünür ve bu alanlara yerleştirilen ışık sensörlerinden gelen bilgiler, ofis aydınlatma stratejisine göre Ulusal Meteoroloji Merkezi (MGM) bölgesel verileriyle karşılaştırılır. MİMO ANN her alan için ayrı çıkışlar üretir ve tüm alanı dinamik olarak aydınlatır. Bu sonuçlara göre, tasarlanan sistem bu tasarlanan kontrol algoritması ile enerji tasarruflu ve sürdürülebilirdir. MGM bölgesel verileri kullanılarak yapılan Matlab Simulink devre analizi; yapay aydınlatma kullanımının güneşli bir yerde% 43,78, bulutlu bir günde% 32,17 ve bulutlu günde% 24,36 azaldığı hesaplanmaktadır.